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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations637
Missing cells227
Missing cells (%)1.8%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)1.6%
Total size in memory2.0 MiB
Average record size in memory3.2 KiB

Variable types

URL2
Text4
DateTime3
Categorical5
Unsupported1
Numeric5

Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-14 16:41:16.694253+00:00" Constant
Dataset has 10 (1.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 219 (34.4%) missing values Missing
article_reading_time has 7 (1.1%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-01-14 16:41:16.938563
Analysis finished2025-01-14 16:41:19.811759
Duration2.87 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

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12
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12
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/
 
12
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12
Other values (522)
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1.9%
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
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1.9%
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1.9%
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ValueCountFrequency (%)
637
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Distinct526
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Memory size184.3 KiB
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12
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/
 
12
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/
 
12
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/
 
12
Other values (521)
577 
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https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
1.9%
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1.9%
https://www.kf-finances.com/les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises/ 12
 
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https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
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1.9%
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https 637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.kf-finances.com 637
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/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/ 12
 
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/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
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/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
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/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
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/comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones/ 12
 
1.9%
Other values (516) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
Distinct526
Distinct (%)82.6%
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Missing (%)0.0%
Memory size166.2 KiB
2025-01-14T17:41:19.937159image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length105
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Characters and Unicode

Total characters36388
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique515 ?
Unique (%)80.8%

Sample

1st rowwww-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes
2nd rowgerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr
3rd rowdecouvrez-les-avantages-du-service-monespacesecuritas-pour-ses-utilisateurs
4th rowcomment-verifier-une-adresse-postale
5th rowcomprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones
ValueCountFrequency (%)
www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes 12
 
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pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques 12
 
1.9%
prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer 12
 
1.9%
ou-trouver-le-code-nan-cesu 12
 
1.9%
les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises 12
 
1.9%
comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones 12
 
1.9%
gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr 12
 
1.9%
est-il-interessant-dacheter-des-dollars 12
 
1.9%
quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur 12
 
1.9%
comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe 12
 
1.9%
Other values (516) 517
81.2%
2025-01-14T17:41:20.555025image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
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6.7%
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6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
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23.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
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- 5024
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r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size225.4 KiB
2025-01-14T17:41:20.843539image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length126
Median length99
Mean length75.304553
Min length20

Characters and Unicode

Total characters47969
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st rowwww.ca-cmds.fr accéder à mes comptes : vade-mecum exhaustif pour néophytes - Kf-finances.com
2nd rowGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr - Kf-finances.com
3rd rowDécouvrez les avantages du service monespacesecuritas pour ses utilisateurs - Kf-finances.com
4th rowComment vérifier une adresse postale ? - Kf-finances.com
5th rowComprendre le SMIC en Thaïlande : un guide pour les expatriés francophones - Kf-finances.com
ValueCountFrequency (%)
1114
 
15.6%
kf-finances.com 581
 
8.1%
les 224
 
3.1%
de 203
 
2.8%
pour 187
 
2.6%
comment 149
 
2.1%
en 138
 
1.9%
la 126
 
1.8%
le 115
 
1.6%
un 110
 
1.5%
Other values (1282) 4194
58.7%
2025-01-14T17:41:21.258284image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
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10.6%
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7.1%
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i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%
Distinct521
Distinct (%)81.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 MiB
2025-01-14T17:41:21.513439image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length884
Median length734
Mean length621.70487
Min length87

Characters and Unicode

Total characters396026
Distinct characters115
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique507 ?
Unique (%)79.6%

Sample

1st rowNaviguer dans l’univers bancaire en ligne peut sembler complexe pour les non-initiés. Pour ceux qui souhaitent accéder à leurs comptes sur www.ca-cmds.fr, quelques étapes simples permettent de faciliter cette démarche. Il suffit de se munir de ses identifiants personnels, puis de les entrer sur la page de connexion dédiée. En cas de perte de ces informations, des solutions de récupération sont disponibles pour garantir un accès rapide et sécurisé. Une fois connecté, toutes les fonctionnalités bancaires, de la consultation des soldes aux virements, sont accessibles en quelques clics. Plan de l'articlePrésentation du Crédit Agricole Charente-Maritime Deux-SèvresAccéder à son compte en […]
2nd rowÉpargner intelligemment n’a jamais été aussi fondamental qu’aujourd’hui. Avec la montée des incertitudes économiques, chaque décision financière peut avoir un impact significatif sur votre avenir. Le site www.ca-centreloire.fr propose des outils et des ressources pour vous aider à optimiser vos économies de manière simple et efficace. Que vous souhaitiez préparer votre retraite, financer les études de vos enfants ou simplement constituer un matelas de sécurité, cette plateforme offre des conseils personnalisés et des solutions d’investissement adaptés à vos besoins. Prenez le contrôle de votre épargne et assurez-vous un futur serein grâce à des choix éclairés. A lire aussi : Suivre […]
3rd rowLa sécurité est l’une des préoccupations de tous les propriétaires de maison. En France par exemple, plus de 190 000 foyers ont fait l’objet d’une tentative de cambriolage dans leur résidence principale selon l’INSEE. Ce constat alarmant nécessite des mesures appropriées comme l’installation d’un système de sécurité tel que monespacesecuritas. Trouvez dans ce guide les avantages de cette solution pour ses utilisateurs. Plan de l'articleLa simplicité d’utilisation du portail securitasLe professionnalisme du service clientèleLa facilité de personnaliser les services de sécuritéUn ensemble d’outils de gestion d’alarmes et d’incendies pour renforcer la sécurité à la maisonUn service de risk management La simplicité […]
4th rowLorsque vous envoyez un courrier ou un colis, il importe de s’assurer que l’adresse postale du destinataire est correcte. Cela permet de garantir que votre envoi arrive bien à destination. Cependant, il n’est pas toujours facile de vérifier si une adresse postale est valide et précise. Dans cet article, nous allons vous montrer comment vérifier une adresse postale. Plan de l'articleLes éléments à vérifier dans une adresse postaleLes outils pour tester une adresse postaleLe service en ligne de la posteLes bases de données de codes postauxLes applications de géolocalisationLes erreurs courantes à éviter lors de la vérification d’une adresse postale […]
5th rowS’installer en Thaïlande peut être une aventure passionnante, mais vous devez comprendre certains aspects économiques locaux, comme le salaire minimum interprofessionnel de croissance (SMIC). Ce dernier varie en fonction de la province et joue un rôle déterminant dans le coût de la vie et les conditions de travail. Pour les expatriés francophones, saisir les nuances du SMIC thaïlandais permet non seulement de mieux planifier leur budget, mais aussi de comprendre les dynamiques socio-économiques du pays. Cette connaissance peut s’avérer utile pour négocier des contrats de travail ou simplement pour appréhender le quotidien thaïlandais sous un autre angle. Lire également : […]
ValueCountFrequency (%)
de 3465
 
5.8%
les 1666
 
2.8%
des 1301
 
2.2%
en 1218
 
2.1%
la 1208
 
2.0%
et 1162
 
2.0%
pour 1160
 
2.0%
à 1078
 
1.8%
le 1020
 
1.7%
un 864
 
1.5%
Other values (6721) 45202
76.2%
2025-01-14T17:41:21.944130image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47585
12.0%
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7.1%
n 24193
 
6.1%
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6.0%
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5.9%
t 23267
 
5.9%
a 20495
 
5.2%
o 18465
 
4.7%
u 17638
 
4.5%
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28.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 396026
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47585
12.0%
s 28239
 
7.1%
n 24193
 
6.1%
i 23609
 
6.0%
r 23302
 
5.9%
t 23267
 
5.9%
a 20495
 
5.2%
o 18465
 
4.7%
u 17638
 
4.5%
Other values (105) 111041
28.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 396026
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47585
12.0%
s 28239
 
7.1%
n 24193
 
6.1%
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6.0%
r 23302
 
5.9%
t 23267
 
5.9%
a 20495
 
5.2%
o 18465
 
4.7%
u 17638
 
4.5%
Other values (105) 111041
28.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 396026
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
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o 18465
 
4.7%
u 17638
 
4.5%
Other values (105) 111041
28.0%
Distinct370
Distinct (%)58.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
Minimum2021-02-11 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-12 00:01:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T17:41:22.053311image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T17:41:22.183320image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct304
Distinct (%)72.7%
Missing219
Missing (%)34.4%
Memory size105.2 KiB
Minimum2022-01-09 23:11:40+00:00
Maximum2025-01-12 19:29:35+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T17:41:22.311763image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T17:41:22.441635image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct19
Distinct (%)3.0%
Missing1
Missing (%)0.2%
Memory size134.7 KiB
Watson
197 
Tangi
115 
Rodrigue
47 
Emmanuel
36 
Lionel004
30 
Other values (14)
211 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.5062893
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4138
Distinct characters38
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowStephen
4th rowGec007
5th rowWatson

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 197
30.9%
Tangi 115
18.1%
Rodrigue 47
 
7.4%
Emmanuel 36
 
5.7%
Lionel004 30
 
4.7%
Stephen 27
 
4.2%
Justin005 26
 
4.1%
Silvere 25
 
3.9%
Gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Length

2025-01-14T17:41:22.551014image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 197
31.0%
tangi 115
18.1%
rodrigue 47
 
7.4%
emmanuel 36
 
5.7%
lionel004 30
 
4.7%
stephen 27
 
4.2%
justin005 26
 
4.1%
silvere 25
 
3.9%
gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size220.2 KiB
2025-01-14T17:41:22.738763image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length109
Median length83
Mean length60.196232
Min length23

Characters and Unicode

Total characters38345
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st row www.ca-cmds.fr accéder à mes comptes : vade-mecum exhaustif pour néophytes
2nd row Gérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr
3rd row Découvrez les avantages du service monespacesecuritas pour ses utilisateurs
4th row Comment vérifier une adresse postale ?
5th row Comprendre le SMIC en Thaïlande : un guide pour les expatriés francophones
ValueCountFrequency (%)
523
 
8.7%
les 215
 
3.6%
de 204
 
3.4%
pour 179
 
3.0%
comment 150
 
2.5%
en 141
 
2.3%
la 127
 
2.1%
le 119
 
2.0%
un 108
 
1.8%
et 99
 
1.6%
Other values (1278) 4139
68.9%
2025-01-14T17:41:23.080207image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size140.0 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct457
Distinct (%)71.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1589.3768
Minimum18
Maximum2970
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T17:41:23.183424image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum18
5-th percentile156
Q11049
median1658
Q32313
95-th percentile2846
Maximum2970
Range2952
Interquartile range (IQR)1264

Descriptive statistics

Standard deviation828.11217
Coefficient of variation (CV)0.52102949
Kurtosis-0.94773405
Mean1589.3768
Median Absolute Deviation (MAD)649
Skewness-0.26925364
Sum1012433
Variance685769.77
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T17:41:23.296176image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
482 12
 
1.9%
156 12
 
1.9%
2775 12
 
1.9%
2884 12
 
1.9%
139 12
 
1.9%
2846 12
 
1.9%
2790 12
 
1.9%
222 12
 
1.9%
2970 12
 
1.9%
314 12
 
1.9%
Other values (447) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
18 1
0.2%
31 1
0.2%
56 1
0.2%
57 1
0.2%
69 1
0.2%
72 2
0.3%
74 1
0.2%
89 1
0.2%
106 1
0.2%
127 2
0.3%
ValueCountFrequency (%)
2970 12
1.9%
2884 12
1.9%
2846 12
1.9%
2790 12
1.9%
2775 12
1.9%
2764 1
 
0.2%
2754 1
 
0.2%
2746 1
 
0.2%
2704 1
 
0.2%
2683 1
 
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct20
Distinct (%)3.2%
Missing7
Missing (%)1.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.7761905
Minimum2
Maximum51
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T17:41:23.404166image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q13
median4
Q36
95-th percentile16
Maximum51
Range49
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation5.6466492
Coefficient of variation (CV)0.97757323
Kurtosis15.597891
Mean5.7761905
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness3.7588172
Sum3639
Variance31.884647
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T17:41:23.499400image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
4 182
28.6%
3 162
25.4%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
2 26
 
4.1%
29 24
 
3.8%
8 20
 
3.1%
12 12
 
1.9%
16 4
 
0.6%
Other values (10) 16
 
2.5%
(Missing) 7
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
2 26
 
4.1%
3 162
25.4%
4 182
28.6%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
8 20
 
3.1%
9 2
 
0.3%
10 3
 
0.5%
11 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
51 1
 
0.2%
29 24
3.8%
27 1
 
0.2%
26 1
 
0.2%
23 1
 
0.2%
22 1
 
0.2%
16 4
 
0.6%
15 1
 
0.2%
13 3
 
0.5%
12 12
1.9%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-14T17:41:23.599509image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T17:41:23.671723image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-14T17:41:23.748109image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T17:41:23.823208image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size131.3 KiB
1
637 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters637
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Length

2025-01-14T17:41:23.898457image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T17:41:23.975706image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct291
Distinct (%)45.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean357.6248
Minimum2
Maximum1433
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T17:41:24.062182image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q123
median333
Q3625
95-th percentile908
Maximum1433
Range1431
Interquartile range (IQR)602

Descriptive statistics

Standard deviation339.67656
Coefficient of variation (CV)0.94981264
Kurtosis-0.19891673
Mean357.6248
Median Absolute Deviation (MAD)310
Skewness0.68406464
Sum227807
Variance115380.17
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T17:41:24.178342image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 85
 
13.3%
23 39
 
6.1%
16 24
 
3.8%
9 18
 
2.8%
30 17
 
2.7%
716 13
 
2.0%
44 11
 
1.7%
427 8
 
1.3%
488 7
 
1.1%
97 6
 
0.9%
Other values (281) 409
64.2%
ValueCountFrequency (%)
2 85
13.3%
3 1
 
0.2%
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0.2%
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article_views_daily
Real number (ℝ)

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Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T17:41:24.293182image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.6343336
5-th percentile2.465233
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Interquartile range (IQR)62.907464

Descriptive statistics

Standard deviation235.01303
Coefficient of variation (CV)3.0035594
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MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T17:41:24.404354image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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1.9%
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1.9%
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1.9%
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article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct519
Distinct (%)81.5%
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Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
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Zeros (%)0.0%
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Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T17:41:24.518292image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum49.030007
5-th percentile73.956991
Q184.667969
median120
Q31971.8919
95-th percentile7397.3333
Maximum44550
Range44500.97
Interquartile range (IQR)1887.2239

Descriptive statistics

Standard deviation7050.3908
Coefficient of variation (CV)3.0035594
Kurtosis24.886379
Mean2347.3452
Median Absolute Deviation (MAD)43.521127
Skewness4.9130967
Sum1495258.9
Variance49708011
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T17:41:24.625961image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
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2.0%
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1.9%
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1.9%
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1.9%
3330 12
 
1.9%
2340 12
 
1.9%
3712.173913 12
 
1.9%
5231.25 12
 
1.9%
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1.9%
Other values (509) 516
81.0%
ValueCountFrequency (%)
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0.2%
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0.2%
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website
Categorical

Constant 

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Memory size147.5 KiB
https://www.kf-finances.com
637 

Length

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Characters and Unicode

Total characters17199
Distinct characters18
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowhttps://www.kf-finances.com
2nd rowhttps://www.kf-finances.com
3rd rowhttps://www.kf-finances.com
4th rowhttps://www.kf-finances.com
5th rowhttps://www.kf-finances.com

Common Values

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Length

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Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T17:41:24.936106image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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Most occurring characters

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Most occurring categories

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Most frequent character per category

(unknown)
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o 637
 
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e 637
 
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Other values (8) 5096
29.6%

Most occurring scripts

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Most frequent character per script

(unknown)
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o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 17199
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
w 1911
 
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f 1274
 
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n 1274
 
7.4%
s 1274
 
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/ 1274
 
7.4%
. 1274
 
7.4%
c 1274
 
7.4%
t 1274
 
7.4%
o 637
 
3.7%
e 637
 
3.7%
Other values (8) 5096
29.6%

scraping_date
Date

Constant 

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Distinct (%)0.2%
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Missing (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
Minimum2025-01-14 16:41:16.694253+00:00
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Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
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2025-01-14T17:41:25.077968image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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2025-01-14T17:41:17.255847image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
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2025-01-14T17:41:18.833421image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T17:41:19.597256image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T17:41:19.755281image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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https://www.kf-finances.com/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/https://www.kf-finances.com/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/https://www.kf-finances.com/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophyteswww.ca-cmds.fr accéder à mes comptes : vade-mecum exhaustif pour néophytes - Kf-finances.comNaviguer dans l’univers bancaire en ligne peut sembler complexe pour les non-initiés. Pour ceux qui souhaitent accéder à leurs comptes sur www.ca-cmds.fr, quelques étapes simples permettent de faciliter cette démarche. Il suffit de se munir de ses identifiants personnels, puis de les entrer sur la page de connexion dédiée. En cas de perte de ces informations, des solutions de récupération sont disponibles pour garantir un accès rapide et sécurisé. Une fois connecté, toutes les fonctionnalités bancaires, de la consultation des soldes aux virements, sont accessibles en quelques clics. Plan de l'articlePrésentation du Crédit Agricole Charente-Maritime Deux-SèvresAccéder à son compte en […]2025-01-12 00:01:00+00:002025-01-12 19:29:13+00:00Watsonwww.ca-cmds.fr accéder à mes comptes : vade-mecum exhaustif pour néophytes[]4824.0NoneNone12241.07230.0https://www.kf-finances.com2025-01-14 16:41:16.694253+00:00
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2https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/est-il-interessant-dacheter-des-dollarsEst-il intéressant d'acheter des dollars ? - Kf-finances.comVous allez aux États-Unis et vous vous demandez probablement comment changer vos euros en dollars afin que ce soit le plus avantageux possible. Je vous propose donc dans cet article les meilleures solutions possibles. Plan de l'articleQuand devriez-vous changer vos dollars en euros ?Conseils pour obtenir des dollars en espèces (échange/retrait)Commandez des dollars sur un site de change en ligneAcheter vos dollars auprès d’une banque ou d’un bureau de changeEn France métropolitaineEn GuadeloupeEn GuyaneEn MartiniqueEn Saint-Martin28 À MonacoEn BelgiqueEn SuisseRetirez des dollars directement à un guichet automatiqueDe bons conseils pour payer par carte de créditCONCLUSION Quand devriez-vous changer vos dollars en […]2024-12-22 00:01:00+00:002024-12-22 18:22:48+00:00TangiEst-il intéressant d’acheter des dollars ?284629.0NoneNone123123.7391303712.173913https://www.kf-finances.com2025-01-14 16:41:16.694253+00:0012
3https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-frGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr - Kf-finances.comÉpargner intelligemment n’a jamais été aussi fondamental qu’aujourd’hui. Avec la montée des incertitudes économiques, chaque décision financière peut avoir un impact significatif sur votre avenir. Le site www.ca-centreloire.fr propose des outils et des ressources pour vous aider à optimiser vos économies de manière simple et efficace. Que vous souhaitiez préparer votre retraite, financer les études de vos enfants ou simplement constituer un matelas de sécurité, cette plateforme offre des conseils personnalisés et des solutions d’investissement adaptés à vos besoins. Prenez le contrôle de votre épargne et assurez-vous un futur serein grâce à des choix éclairés. A lire aussi : Suivre […]2025-01-12 00:01:00+00:002025-01-12 19:29:35+00:00WatsonGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr1395.0NoneNone1269.5000002085.000000https://www.kf-finances.com2025-01-14 16:41:16.694253+00:0012
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5https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ou-trouver-le-code-nan-cesuOù trouver le code Nan CESU ? - Kf-finances.comPour obtenir un chèque de travail de service, vous devez d’abord vous inscrire auprès du Centre national pour le chèque d’emploi du service universel (CNCESU). Soit via leur site web www.cesu.urssaf.fr, soit par l’Urssaf de votre région. Plan de l'articlecomment vous qualifiez-vous pour un chèque Cesu ?Quel est le taux horaire du CESU ?Les chèques CESU sont-ils imposables ?Comment payez-vous une femme de ménage lors d’un chèque de service ?Comment allez-vous payer une femme de ménage lors d’un chèque d’emploi de service ?Comment me connecter au CRCESU ?Où puis-je trouver le code Nan CESU ?Comment encaisser un chèque à la maison ?Quel est le salaire horaire d’une […]2025-01-12 00:01:00+00:002025-01-12 19:29:27+00:00TangiOù trouver le code Nan CESU ?29706.0NoneNone121485.00000044550.000000https://www.kf-finances.com2025-01-14 16:41:16.694253+00:0012
6https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banquesUtiliser un comparateur de banques : les avantagesL’usage d’un comparateur est important dans le choix d’une banque. Si vous souhaitez connaître les différentes raisons qui vous pousseront à adopter ce logiciel, lisez ceci.2023-01-29 00:01:00+00:002023-01-29 17:44:38+00:00Lionel004Pourquoi utiliser un comparateur de banques ?28843.0NoneNone17164.027933120.837989https://www.kf-finances.com2025-01-14 16:41:16.694253+00:0012
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